Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.042
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Jurnal Informasi dan Teknologi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Abdidas Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bulletin of Social Informatics Theory and Application The Indonesian Journal of Computer Science Engineering: Journal of Mechatronics and Education Prosiding SeNTIK STI&K JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Siska Anraeni
Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
PELATIHAN APLIKASI GEOGRAFIS INDONESIA BERBASIS AUGMENTED REALITY BAGI KELOMPOK SISWA SD NEGERI 134 DESA PUCAK, KECAMATAN TOMPOBULU, KABUPATEN MAROS Siska Anraeni; Poetri Lestari Lokapitasari Belluano
SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2, No 3 (2022): Sipissangngi Volume 2, Nomor 3, September 2022
Publisher : Lembaga Penelitan dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/sipissangngi.v2i3.3628

Abstract

Permasalahan yang ditemukan pada mitra kelompok siswa SD Negeri 134 Desa Pucak, Kec. Tompobulu, Kab. Maros yaitu belum optimalnya penggunaan teknologi Augmented Reality (AR) dalam media pembelajaran Geografis Indonesia. Hal ini disebabkan rendahnya kemampuan siswa dalam memanfaatkan aplikasi dan media pembelajaran berbasis AR. Solusi yang diusulkan antara lain memberikan penyuluhan bagi mitra tentang manfaat dan kelebihan teknologi AR, pemanfaatan media pembelajaran berbasis AR dalam menunjang proses pembelajaran di Sekolah, memberikan workshop dan simulasi implementasi media pembelajaran berbasis AR, dan menyerahkan aplikasi edukasi Geografis Indonesia berbasis AR pada mitra. Hasil yang dicapai dari kegiatan pengabdian pada masyarakat ini yaitu peserta dari kelompok Siswa sebanyak 10 orang mendapatkan pelatihan aplikasi edukasi Georafis Indonesia berbasis AR, mampu secara mandiri dan terampil dalam mengimplementasikan media pembelajaran berbasis AR. Selain itu mitra juga mendapatkan aplikasi dan objek marker AR yang terdiri atas 5 pulau terbesar di Indonesia yaitu Sumatera, Jawa, Kalimantan, Sulawesi dan Papua.Kata kunci: pelatihan, geografis Indonesia, augmented reality, siswa.
Analisis Metode Profile Matching Penentuan Skala Bisnis Retail Pada Calon Pelaku Usaha Fitriani Hasbullah; St. Hajrah Mansyur; Siska Anraeni
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 2
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v5i2.329

Abstract

Kota Makassar memiliki banyak skala usaha bisnis retail baik modern ataupun tradisional tetapi beberapa usaha hanya berjalan dalam waktu yang tidak lama dan beberapa calon pelaku usaha yang mempunyai modal sulit untuk menentukan jenis skala usaha bisnis retail baik modern ataupun tradisional Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menentukan skala usaha bisnis retail yang akan menjadi rekomendasi calon pelaku usaha di Kota Makassar berbasis website. Metode yang digunakan adalah profile matching dengan menggunakan 2 alternatif yaitu retail modern dan tradisional. Adapun 9 kriteria yang harus dipenuhi dalam keputusan pengambilan yaitu Kepemilikan, Penggunaan Fasilitas, Promosi, Tenaga Kerja, Fleksibilitas operasi, Konsumen, Metode Pembayaran, Lokasi dan Keuangan. Hasil penelitian menunjukkan dari 50 data anggota aktif koperasi simpan pinjam berkat diperoleh hasil penilaian skala usaha sebesar 86% untuk retail modern dan 14 % pasar tradisional. Kemudian pengujian sistem dengan metode blackbox testing diperoleh data untuk aspek interface sebanyak 88%, Kinerja aplikasi 87,2%, Database 86,6%, Fungsi hilang atau rusak 36,4%, dan Inisialisasi 88%. Sehingga, rata-rata keseluruhan aplikasi yang dihasilkan indeks sebesar 78.4% yang termasuk dalam kriteria penilaian setuju.
Implementasi Algoritma Knuth Morris Pratt pada Aplikasi Kamus Bahasa Muna La Ode Abdurrahman Wahid Pattawari; Siska Anraeni; Andi Widya Mufila Gaffar
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i1.12734

Abstract

Era globalisasi ini perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan di wilayah Kabupaten Muna ini begitu pesat dan berdampak bagi hampir semua bidang. Perkembangan ini memunculkan banyak media pembelajaran seperti aplikasi kamus digital yang membantu mempermudah pencarian kosakata bahasa asing sehingga pembelajaran bahasa asing menjadi mudah. Namun, perkembangan ini membuat penggunaan bahasa daerah Muna perlahan-lahan mulai ditinggalkan. Hal ini disebabkan karena media pembelajaran Bahasa Daerah Muna masih menggunakan buku kamus. Hal ini cukup sulit mengingat buku kamus digunakan dengan cara menyortir satu persatu daftar kosakata dalam sebuah abjad secara manual yang tentu ini sangat menyita banyak waktu. Ketersediaan aplikasi kamus digital bahasa daerah Muna diharapkan dapat membantu dalam mencari kosakata Bahasa Daerah Muna. Kamus digital ini dapat diakses melalui ponsel pintar android yang membuat penggunaannya sangat fleksibel. Dalam pengembangannya, kamus digital ini akan mengimplementasikan algoritma Knuth Morris Pratt sebagai string matching (pencocokan string), dimana perancangan database menggunakan Firebase yang merupakan sebuah database online yang berasal dari Google. Penelitian ini menghasilkan sebuah kamus digital bahasa daerah Muna berbasis android. Hasil penelitian ini diuji menggunakan teknik pengujian blackbox dan dibuat sebuah kuesioner penelitian dimana diperoleh persentase kepuasan pengguna aplikasi kamus digital bahasa daerah Muna sebesar 88,8% yang mengindikasikan pengguna merasa puas dengan aplikasi kamus digital ini.
Pendampingan Pengelolaan Website UPT.PJP UMI (Pusat Jurnal dan Publikasi) untuk Peningkatan Pemeringkatan Webometrics Anraeni, Siska; Alwi, Erick Irawadi; Belluano, Poetri Lestari Lokapitasari; Gaffar, Andi Widya Mufila; Satra, Ramdan; Syafie, Lukman
Jurnal Abdidas Vol. 5 No. 1 (2024): February, Pages 1-63
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/abdidas.v5i1.870

Abstract

Saat ini, UPT PJP UMI telah memiliki website, namun pengelolaannya belum memenuhi standar penilaian webometrics, sehingga belum optimal dalam mempengaruhi peringkat webometrics UMI. Beberapa permasalahan muncul, seperti performa website yang mendapatkan nilai "B" berdasarkan pengukuran GTMetrix, jumlah backlink yang masih kurang, dan konten berita yang belum menggunakan standar SEO. Kegiatan pengabdian terfokus pada sosialisasi peningkatan pemeringkatan webometrics dan pendampingan dalam workshop manajemen konten website berbasis SEO. Hasil dari kegiatan ini mencakup peningkatan pemahaman pemeringkatan webometrics, peningkatan kemampuan pengelolaan website mitra, serta penyerahan modul "Pedoman Pengelolaan Website Berdasarkan Penilaian Webometrics" kepada UPT.PJP UMI. Hasil kegiatan ini berhasil mencapai tujuannya dengan memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kualitas pengelolaan website UPT.PJP UMI berdasarkan standar penilaian webometrics. Perolehan hasil persentase kuisioner pre dan posttest menunjukkan bahwa dari 10 orang peserta sosialisasi dan workshop mengalami peningkatan pemahaman tentang pemeringkatan webometrics dari 54% menjadi 76%. Diharapkan dengan peningkatan pemahaman peserta pelatihan dapat memberikan arah perubahan pemeringkatan webometrics UMI menjadi lebih baik di Tahun 2024 nantinya.
Analisis Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) pada Dataset Citra Penyakit Malaria Aisyah, Aisyah; Anraeni, Siska
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i1.22

Abstract

Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit protozoa dari genus plasmodium yang menginfeksi sel darah merah. Penyakit malaria menjadi masalah kesehatan masyarakat yang penting, karena penyakit ini dapat menimbulkan gangguan Kesehatan dan dapat menurunkan produktivitas kerja bahkan dapat mengakibatkan kematian. Penelitian ini menggunakan sebanyak 1000 dataset citra penyakit malaria terinfeksi dan malaria tidak terinfeksi. Dataset tersebut dikelola oleh U.S National Library of Medicine College Hospital hingga tahun 2018. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis performa (akurasi, presisi, recall dan f-measure) pada dataset citra penyakit malaria terinfeksi dan malaria tidak terinfeksi. Tahapan yang dilakukan yaitu: deteksi tepi canny, ekstraksi fitur hu moment invariant, klasifikasi metode K-NN, serta menggunakan berbagai simulasi rasio dataset dan nilai K=2 sampai K=10. Hasil penelitian dari simulasi rasio dataset 80:20 memperoleh nilai akurasi 84%, presisi 88%, recall 92% dan f-measure 90% dengan menggunakan nilai K=6.
Analisis Klasifikasi Dataset Citra Penyakit Pneumonia menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Halim, Andi Ainun Dzariah; Anraeni, Siska
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 1 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ijodas.v2i1.23

Abstract

Pneumonia adalah peradangan paru yang menyebabkan nyeri saat bernafas dan keterbatasan intake oksigen. Pneumonia dapat disebabkan oleh bakteri, virus, dan jamur. Penelitian ini menggunakan 1000 dataset citra. Dataset citra tersebut dikelola oleh Paul Mooney yang dikumpulkan dari pasien anak berusia 1-5 tahun di Guangzhou Women and Children’s Medical Center, Guangzhou pada 22 Maret 2018 hingga 25 Maret 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis nilai performa (akurasi, presisi, recall, dan f-measure) pada proses klasifikasi dataset citra penyakit pneumonia dan tidak pneumonia. Tahapan yang dilakukan yaitu membagi dataset dengan berbagai simulasi rasio, deteteksi tepi sobel, ektraksi fitur moment invariant, klasifikasi metode KNN, nilai K=2 sampai K=900. Hasil Penelitian menunjukkan performa terbaik terdapat pada simulasi rasio 20:80 dengan memperoleh nilai akurasi 96%, presisi 97%, recall 97%, f-measure 97% dengan menggunakan nilai K=3.
ANALISIS POLA ASOSIATIF PADA KEGIATAN STOCK OPNAME MENGGUNAKAN METODE APRIORI Iqbal, Iwi Kurnia; Anraeni, Siska; Sugiarti, Sugiarti
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i2.2206

Abstract

Toko Rifka    adalah toko swalayan      yang melakukan perhitungan stock opname dengan cara manual sehingga pihak toko kadang gagal dalam menentukan barang yang seharusnya menjadi prioritas restock untuk sebuah atau beberapa barang karena barang tersebut tidak tersedia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa data penjualan agar proses perhitungan stock opname dapat dilakukan dengan optimal. Metode yang digunakan dalam proses mining adalah Analisa Pola Asosiatif menggunakan Apriori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian fungsionalitas pada aplikasi dapat dikatakan berjalan dengan baik dan terbebas dari kesalahan atau pesan error, kemudian untuk pengujian data sebanyak 10 kali dengan jumlah data masing-masing 30 data transaksi ditemukan tingkat akurasi sebesar 70%, penulis juga menggunakan 300 (tiga ratus) data transaksi yang kemudian di proses untuk melihat asosiasi yang dihasilkan dan berdasarkan asosiasi yang dihasilkan Toko Rifka dapat mengambil masukan yang dapat digunakan sebagai saran dalam kegiatan stock opname-nya.
ANALISIS REKAMAN VIDEO CCTV DENGAN TEKNIK ENHANCEMENT MENGGUNAKAN METODE NATIONAL INSTITUTE OF JUSTICE (NIJ) Erick Irawadi Alwi; Siska Anraeni
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 17 No 1 (2024): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v17i1.1563

Abstract

Crime and criminality are increasing by utilizing electronic and digital devices, such as CCTV (closed circuit television) security devices, smartphones, and other electronic devices that have video features, record and store perpetrator data. CCTV recording files are sometimes unclear, so video forensic software is needed to clarify the object so that it can be used as evidence in court. The method used in this research is the National Institute of Justice (NIJ) method and enhancement techniques to clarify the image frame objects of CCTV video recordings using Amped Five forensic image and video tools. The results of the analysis of the evidence concluded that they had succeeded in identifying the vehicle number plate of the alleged perpetrator by carrying out an enhancement process (improving the quality) of the image object. The enhancement process is carried out by utilizing the optical debluring feature of the amped five forensic video software, in settings by increasing the size from 1 to 2 and increasing the noise value from 0.0100 to 0.6310 so it looks clearer than before.
Innovative CNN approach for reliable chicken meat classification in the poultry industry Anraeni, Siska; Mustari, Muhid; Ramdaniah, Ramdaniah; Kurniati, Nia; Mubarak, Syahrul
Bulletin of Social Informatics Theory and Application Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : Association for Scientific Computing Electrical and Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/businta.v8i2.686

Abstract

In response to the burgeoning need for advanced object recognition and classification, this research embarks on a journey harnessing the formidable capabilities of Convolutional Neural Networks (CNNs). The central aim of this study revolves around the precise identification and categorization of objects, with a specific focus on the critical task of distinguishing between fresh and spoiled chicken meat. This study's overarching objective is to craft a robust CNN-based classification model that excels in discriminating between objects. In the context of our research, we set out to create a model adept at distinguishing between fresh and rotten chicken meat. This endeavor holds immense potential in augmenting food safety and elevating quality control standards within the poultry industry. Our research methodology entails meticulous data collection, which includes acquiring high-resolution images of chicken meat. This meticulously curated dataset serves as the bedrock for both training and testing our CNN model. To optimize the model, we employ the 'adam' optimizer, while critical performance metrics, such as accuracy, precision, recall, and the F1-score, are methodically computed to evaluate the model's effectiveness. Our experimental findings unveil the remarkable success of our CNN model, with consistent accuracy, precision, and recall metrics all reaching an impressive pinnacle of 94%. These metrics underscore the model's excellence in the realm of object classification, with a particular emphasis on its proficiency in distinguishing between fresh and rotten chicken meat. In summation, our research concludes that the CNN model has exhibited exceptional prowess in the domains of object recognition and classification. The model's high accuracy signifies its precision in furnishing accurate predictions, while its elevated precision and recall values accentuate its effectiveness in differentiating between object classes. Consequently, the CNN model stands as a robust foundation for future strides in object classification technology. As we peer into the horizon of future research, myriad opportunities beckon. Our CNN model's applicability extends beyond chicken meat classification, inviting exploration across diverse domains. Furthermore, the model's refinement and adaptation for specific challenges represent an exciting avenue for future work, promising heightened performance across a broader spectrum of object recognition tasks.
Peningkatan Kualitas Citra Iris Mata Menggunakan Operasi Piksel Dan Ekualisasi Histogram Untuk Pengklasifikasian Kondisi Kesehatan Ginjal Siska Anraeni; Herman
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 2 No. 1 (2018): Prosiding SeNTIK 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengolahan citra pada pemrosesan awal (pre-processing) penelitian sebelumnya belum dilakukan secara lebih dalam dan mendetail. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbaikan kualitas citra iris mata menggunakan operasi piksel dan ekualisasi histogram terhadap proses pengklasifikasian ginjal ke dalam kondisi normal atau tidak normal. Metode operasi piksel yang digunakan yaitu peningkatan kecerahan (brightness), perenggangan kontras (contrast), kombinasi kecerahan dan kontras serta ekualisasi histogram. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi dapat: 1) Memperbaiki kualitas citra menggunakan peningkatan kecerahan sebesar 50 piksel, perenggangan kontras sebesar 2,5 kali piksel, kombinasi kecerahan dan kontras sebesar 50 piksel dan 1,5 kali piksel dan ekualisasi histogram; 2) Melakukan pengklasifikasian citra iris mata yang menunjukkan ginjal normal dan tidak normal berdasarkan hasil perbaikan kualitas citra terhadap 10 citra latih dan 10 citra uji dengan tingkat akurasi sebesar 70%
Co-Authors Aditya Ramadan Ainul Yaqin Anjasani Aisyah Aisyah Alfian Putra Ramadhan Andi Alfian Pratama Putra Andi Cici Amalia Andi Nurul Dzulhijjah Anugerah Imada Erick Irawadi Alwi, Erick Irawadi Erika Riski Melani Fadhylah Nur Rezkyqah Fitriani Hasbullah Fitriyani Umar Furqaan Ismail Gaffar, Andi Widya Mufila Halim, Andi Ainun Dzariah Harlinda Lahuddin Hasnita Hasnita Hendrial Hendrial Herdiansya Herdiansya Herdianti Herdianti Herman Herman Herman Hidzrullah Ash Syuhrawardi Hilma Aszahrah Ihwana As’ad Indrabayu Indrabayu Ingrid Nurtanio Iqbal, Iwi Kurnia Irawati Irawati jabir, sitti rahmah Januaril Aditya Samudra Kurniati, Nia La Ode Abdurrahman Wahid Pattawari Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Lutfi Budiman Ilmuwan M. Dimas Taufiqurahman M. Fiqry Septiawan Manga, Abdul Rachman Mardiyyah Hasnawi Melani, Erika Riski Mubarak, Syahrul Muh Dasriyanto Saleh Muh. Aliyazid Mude Muh. Askan Tri Anugrah Sumaja Muhammad Arfah Asis Muhammad Fadhiel Muhammad Rifqi Fauzan Muhammad Salman Al Markas Muhammad Shabran Muhsina Muhsina, Muhsina Muliyadi B Mursyid Mursyid Mustari, Muhid Nabila Vita Dewi Nia Kurniati Nugraha Wanaspati Nur Amanah Nur Hikmah Amir Nursafi'at Nursafi'at Nurul Hakim Nurwijayanti Pahendra, Muhammad Agung Maugi Pomalingo, Suwito Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Ramdaniah Rifqatul Mukarramah Rina Junita Basri Saputra Troy, Muh. Indra Endriartono St. Hajrah Mansyur Sugiarti Sugiarti Sugiarti, Sugiarti Syafie, Lukman Syahrul Mubarak Abdullah Takdir Zulhaq Dessiaming Tasrif Hasanuddin Tazkirah Amaliah Wanaspati, Nugraha Wandi Anggara Yudha Nugraha Syailendra Yusrina Mukhlis